一般的初始化就是用zeros这种去初始化，但你想测试一些函数的时候，如果是全0其实不好测试 可以先用python本身初始化一个list，然后转换成numpy的array 这样就能测试一个floor函数代表什么意思了
转载
2018-09-05 11:25:00
468阅读
2评论
1. 向量的简介 向量 vector 是一种对象实体, 能够容纳许多其他类型相同的元素, 因此又被称为容器。 与string相同, vector 同属于STL(Standard Template Library, 标准模板库)中的一种自定义的数据类型, 可以广义上认为是数组的增强版。 在使用它时, 需要包含头文件 vector, #include vector 容器与数组相比其优点在
转载
2024-03-05 06:44:57
272阅读
第二部分 密钥加密In the Part 1 we learnt the basics of Cryptography and related .NET Framework classes. In this article we are going to see how to work with Secret K
转载
2024-08-13 09:55:54
143阅读
# Python 初始化向量
在Python编程语言中，向量是一种常用的数据结构。向量可以看作是一维数组，它包含一组有序的元素。在使用向量之前，我们需要对其进行初始化。本文将介绍如何在Python中初始化向量，并提供相关的代码示例。
## 什么是向量？
向量是数学中的一个重要概念，它是一种有序的元素集合。在计算机科学领域，向量经常用于表示和处理数据。在Python中，我们可以使用列表（Lis
原创
2024-02-14 11:15:47
110阅读
何为numpynumpy是python里面专门用于处理高维数据计算的包，十分的方便！具体来说，numpy可以说是数据分析领域的基础数组。底层实现中使用了C语言和Fortran语言的机制分配内存。可以理解它的输出是一个非常大且连续的并由同类型的数据组成的内存区域。作用：可以构造一个比普通列表大的多的数组，并且可以很灵活的对其中所有的元素进行并行化操作。我个人认为学习任何一个模块之前，我们必须先对它有
转载
2023-11-27 23:28:15
118阅读
1.前言在《NumPy Ndarray对象》一节，介绍了创建 ndarray 数组的基本方法，除了使用 array() 方法外，NumPy 还提供了其他创建 ndarray 数组的方法。本节对这些常用方法做简单介绍。2. numpy.empty()
numpy.empty() 创建未初始化的数组，可以指定创建数组的形状（shape）和数据类型（dtype），语法格式如下：numpy.empty(s
转载
2023-09-05 13:29:28
236阅读
Numpy库是Python的一种开源的数值计算扩展。这个库是 Python 数据分析的基础。Numpy的核心基础是ndarray（N-dimensional array，N维数组），即由数据类型相同的元素组成的N维数组。可利用Numpy包提供的数组定义函数array()将数据转化为数组的形式。数组的计算比python自带的list更高效。python list 列表保存的是对象的指针
转载
2023-11-26 16:50:04
102阅读
umPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。它包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。nu
转载
2023-09-28 22:21:42
305阅读
创建数组创建数组的几种常见机制：
numpy 中定义的原生数组创建函数使用Python中类数组对象创建 numpy 数组一、 numpy 中定义的原生数组创建函数1. numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')
参数：
shape：int or tuple of lnts，新数组的形状大小；
dtype：data-type, optional，指定数组元素
转载
2023-09-16 21:25:41
234阅读
numpy基础用法基本属性定义数组或矩阵：np.array(里面写参数)矩阵维度：array.ndim矩阵形状：array.shape矩阵元素个数：array.size矩阵元素数据类型：array.dtype# encoding:utf-8
import numpy as np
#定义一个二维矩阵
array = np.array([[1,2,3],
[4,5
转载
2023-12-19 21:49:50
359阅读
初始化零向量是处理Python中的向量或数组时的一个非常基本的操作。无论是在机器学习、数据分析还是图像处理等领域，零向量都起着至关重要的作用。在这篇博文中，我将详细记录如何在Python中解决初始化零向量的问题，内容结构将涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧与排错指南。
## 环境准备
在开始之前，我们需要准备Python环境，并确保已安装必要的依赖项。这里我使用Python
最近准备开始做一个比较复杂的项目——写一个自己的AR库，准备工作已经做了有几周了，AR的大概流程已经梳理了几遍。下面先简单说明一下AR是什么：AR是Augmented Reality的缩写，中文翻译为现实增强(扩增实境)。它是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术，这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。最早在1990年提出。目的写这个博客最主要的原因就是因为网
Numpy常用函数与知识点总结Numpy数组初始化import numpy as np # 引入库
array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]], dtype=np.int64) # 初始化矩阵
np.empty((2,3)) # 初始化为接近于0的2*3矩阵
np.arange(12) # 初始化0-11的矩阵
np.arrange(12).reshape((3,
转载
2023-11-11 09:55:32
211阅读
一、矩阵的操作 1、numpy 创建矩阵的方法import numpy as np
#1.直接使用分号隔开的字符串
mat = np.mat('1 2 3;4 5 6;7 8 9')
print(mat)
# 2.使用numpy数组创建矩阵
arr = np.arange(1, 10).reshape(3, 3)
mat2 = np.mat(arr)
print(mat2)
# 3.从已
转载
2023-10-03 19:59:15
94阅读
一、数组的创建1.使用之前先导入包 import numpy as np 2.创建一维数组a = np.array([1, 2, 3])
print(type(a))
print(a) 3.创建多维数组# 创建多维数组
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(b.ndim) # 数组的秩
print(b.shape) # 数组的形状
pr
转载
2023-10-15 11:22:42
1398阅读
ndarray对象实质上就可以理解为矩阵， 矩阵是咱们作运算的基本单位，所以其初始化、属性调整、属性获取、基本操作都是高频使用的。 虽然是高频使用的，但有时候，莫名地就忘了格式，或者忘了还有这个操作，所以有必要写一篇博文把“Numpy库的ndarray对象初始化、属性调整、属性获取、基本操作”的示例代码进行个积累汇总，以便自己Coding时取用。 目录1 直接赋值初始化一个矩阵2 通过复制别的矩阵
转载
2023-09-28 21:12:06
283阅读
Numpy入门之数组操作Numpy入门之数组操作更改形状数组转置更改维度数组组合数组拆分 Numpy入门之数组操作更改形状在对数组进行操作时，为了满足格式和计算的要求我们通常要改变其形状。 通过直接修改ndarray的shape属性来改变形状： 另外一个就是最常用的内置函数reshape()函数：numpy.reshape(ndarray,newshape)。通过reshape函数我们可以将nu
转载
2023-12-09 11:25:46
74阅读
导入numpyimport numpy as npnp.array 直接创建，接受list或tuple参数print(np.array([1,2,3]))
print(np.array([[1,2,3],[4,5,6]]))
print(np.array((1,2,3)))np.arange 创建等差矩阵或者向量print(np.arange(1, 10, 2)) #参数为：(起始点，终点，步长
转载
2023-09-30 01:55:50
176阅读
作为辅助驾驶系统的基础保障，AEB是最早进入新车评价体系的主动安全功能之一，也是最早量产上车的主动安全功能之一。从2006到2021年，C-NCAP先后经历了5次升级。作为中国新车评价规程（China-New Car Assessment Program，简称C-NCAP），是一套通过碰撞测试考察汽车产品碰撞安全性能的评价体系，评价标准高于国家强制性标准。 从2018版C-NCAP开始，
使用TensorFlow实现简单的线性回归 构造前提数据1.首先随机生成一个训练集并且自己设定一个我们最终要靠近的那条完美的线（在实际训练中是没有的，现在人为设定）：# create data
# 随机生成一个1*100的向量，并且其中每一个随机值的范围都在[0,1)
x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)
# 这是自己随意设定的一
转载
2024-07-28 16:49:32
34阅读
